코드 이면의 의사결정 맥락을 보존하는 Agentic IDE 전용 Decision-Memory 레이어 GhostPR

Context

AI 코딩 어시스턴트가 코드의 동작 방식은 이해하나 PR, RFC, 리뷰 의견 등 분산된 의사결정 맥락을 파악하지 못하는 한계 발생. 이로 인해 과거의 기술적 결정 사항을 Technical Debt로 오인하여 삭제함으로써 버그 재발 및 조직 지식 손실이 초래되는 문제 분석.

Technical Solution

• PR, Issue, RFC 등 파편화된 소스에서 Engineering Decision을 추출하여 구조화하는 Memory Layer 설계
• Decision, Reasoning, Evidence source, Confidence score, Status로 구성된 정형 데이터 모델링을 통한 맥락 보존
• AI가 코드 변경을 적용하기 전 관련 Historical Context를 자동으로 검색하여 제공하는 Retrieval 로직 구현
• MCP(Model Context Protocol)를 활용해 Agentic IDE와 의사결정 메모리 간의 인터페이스 표준화
• 단순 코드 분석을 넘어 '왜(Why)'에 집중한 메타데이터 연결 구조를 통한 AI의 오판 가능성 차단